《人工智能》课程教学大纲
（Artificial Intelligence）
课程性质：院公选课
适用专业：各专业
先修课程：离散数学、数据结构、操作系统原理
后续课程：
总学分：2学分
一、教学目的与要求
1．教学目的
人工智能主要研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算机系统。本课程要求学生掌握人工智能的基本原理，了解人工智能中常用的基本技术，诸如：知识表示技术、搜索技术、自动推理技术以及专家系统等，同时学会运用Prolog语言求解人工智能的实际问题。
2．教学要求
学生必须具有离散数学、程序设计、数据结构、操作系统方面的知识。
二、课时安排
三、教学内容
1．人工智能概述（4学时）
（1）教学基本要求
了解：人工智能的发展概况
理解：人工智能的概念
掌握：人工智能的研究途径与方法、人工智能的分支领域
灵活运用：人工智能的基本技术
（2）教学内容
①人工智能的概念
②人工智能的研究途径与方法(重点)
③人工智能的分支领域(重点、难点)
④人工智能的基本技术(难点)
⑤人工智能的发展概况
2．人工智能程序设计语言（6学时）
（1）教学基本要求
了解：人工智能程序设计语言分类
掌握：函数型程序设计语言LISP和逻辑型程序设计语言PROLOG
灵活运用：Turbo PROLOG程序设计语言
（2）教学内容
①综述
②函数型程序设计语言LISP(重点)
③逻辑型程序设计语言PROLOG(重点、难点)
④Turbo PROLOG程序设计(难点)
3．基于谓词逻辑的机器推理（6学时）
（1）教学基本要求
理解：谓词及谓词逻辑，形式演绎推理
掌握：归结演绎推理
灵活运用：应用归结原理求取问题答案
了解：Horn子句归结与逻辑程序、非归结演绎推理
（2）教学内容
①一阶谓词逻辑
②归结演绎推理(重点)
③应用归结原理求取问题答案(重点、难点)
④归结策略
⑤归结反演程序举例
⑥Horn子句归结与逻辑程序(难点)
⑦非归结演绎推理
4．图搜索技术（8学时）
（1）教学基本要求
掌握：状态图搜索方法、与或图搜索方法
灵活运用：状态图搜索方法进行问题求解、与或图搜索方法进行问题求解了解：博弈树搜索技术
（2）教学内容
①状态图搜索(重点、难点)
②状态图问题求解(重点)
③与或图搜索(重点、难点)
④与或图问题求解（难点）
⑤博弈树搜索
5．产生式系统（4学时）
（1）教学基本要求
掌握：产生式规则、产生式系统
灵活运用：产生式系统
了解：产生式系统的程序实现
（2）教学内容
①产生式规则(重点
②产生式系统(重点)
③产生式系统与图搜索(重点)
④产生式系统的应用
⑤产生式系统的程序实现(难点)
6．知识表示（4学时）
（1）教学基本要求
掌握：知识及其表示
灵活运用：框架和语义网络
（2）教学内容
①知识及其表示(重点)
②框架(重点、难点)
③语义网络(重点、难点)
四、授课方式及考核方法
1．授课方式
讲授
2．考核方法
考试形式：闭卷或论文写作
课程成绩构成：平时成绩占30％，期末考试成绩占70％。
五、教材与参考书目
1. 廉师友.人工智能技术导论（第二版）.西安：西安电子科技大学出版社2002
2. 陈世福, 陈兆乾.人工智能与知识工程.南京：南京大学出版社，1997
4. Nilsson J..人工智能（英文版）. 北京：机械工业出版社，1999
